高技术服务创新网络利益分配机理与仿真研究——基于Shapley值法修正模型.pdf

《高技术服务创新网络利益分配机理与仿真研究——基于Shapley值法修正模型.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在应用文档-天天文库。

1、高技术服务创新网络利益分配机理与仿真研究——基于Shapley值法修正模型孙耀吾顾荃翟翌内容提要参与创新网络是高技术企业服务发展的重要途径，探索合作利益分配机制和科学治理模式具有重要的理论与实践意义。基于参与主体特征与合作利益分类，构建夏普利(Shapley)值二阶段修正模型，并进行数值模拟，揭示高技术服务创新网络的利益分配机理。研究结论表明，经两阶段修正后的利益分配机制，能有效避免平均主义和“搭便车”现象，更能体现利益分配的公平性与科学性。对于促进中国企业积极参与创新网络、提升价值创造和动态发展能力具有深刻的启示和政策含义。关键词Shap

2、ley值法高技术服务创新网络利益分配机理仿真中图分类号：F276．44文献标识码：A文章编号：1000—7636(2014)06—0103—08高技术服务开发是一个开放的、网络化的、模块嵌人式集成创新过程，参与主体之间多数通过竞争与合作完成，在给客户带来价值的同时实现自己的增值目标⋯。基于一套跨产品族的公共组件和系统架构，形成高技术服务创新网络，融合高端制造与现代服务，提供复杂“产品一服务”解决方案，是服务创新和商业模式转型发展的重要趋势。因此，研究高技术服务创新网络参与主体的合作动力、过程尤其是利益分配机理，对于促进创新网络可持续发展、提

3、高服务创新水平，具有重要的理论与实践意义。一、文献简要回顾克里斯托弗·弗里曼(ChristopherFreeman)首次提出创新网络是为了应付系统性创新做出的一种基本制度安排，创新合作关系是企业间网络架构的主要连接机制]。之后，学者不断将创新网络概念融合物理学、社会学及地理经济学等领域的研究，取得了一系列成果。伴随着制造业服务增强趋势，高技术服务创新网络快速发展。露莉斯·圣玛丽亚等(uu’sSantamar'aeta1．)通过实证数据证实，在高技术领域，服务化的趋势更加普遍，服务化的程度也更高。菲利普·库克(PhilipCooke)研究认为

4、，高技术服务由于存在高技术性、高风险性、融合性及复杂性等特征，天生就与创新网络结合在一收稿日期：2014—04—08基金项目：国家自然科学基金资助项目“高技术服务创新网络开放式集成模式及演化机理研究”(71172193)；中国博士点基金项目“开放式集成创新网络平台企业的主导作用研究”(20130161110032)作者简介：孙耀吾湖南大学工商管理学院教授、博士生导师，长沙市，410082；顾荃湖南大学工商管理学院硕士研究生；翟翌湖南大学工商管理学院博士研究生。103经济与管理研究(2O14年第6期)lResearchonEconomicsa

5、ndManagement起。高技术服务已呈现全球化趋势，但对于服务创新的研究尚处初期。托比亚斯·布赫曼和安德烈亚斯·帕卡(TobiasBuchmann&AndreasPyka)研究发现，创新网络可以为高技术服务企业分担高昂的研发成本，增加获取稀有资源的机会，管理复杂的创新过程，应对技术不确定性，创造更多的学习机会等。尽管创新网络给参与合作的高技术企业带来更多利益，现实中创新网络失败率却居高不下，利益分配不合理被认为是主要原因。夏普利(Shapley)值法是最常见的利益分配理论模型之一，它由著名对策论专家罗伊德·夏普利(LloydShaple

6、y)于1953年提出，用以解决n人合作对策问题]。义雄上条(YoshioKamijo)引入修正平均边际贡献和加权Shapley值对模型进行修正¨。约书亚·艾比瑞(M．JosuneAlbizuri)应用迈尔森(Myerson)值法的数理特征，定义具有外部性的扩展合作博弈Shapley值¨。孔拉多·曼努埃尔等(ConradoManueleta1．)探讨了合作博弈中中立成员对Shapley值的影响。此外，生延超、卢艳秋等分别将风险因素、企业资源因素、合作能力因素引入Shapley值法模型“。上述学者关于创新网络发展和合作利益分配等问题的研究，较少

7、考虑高技术服务创新网络的主体特征，对网络利益存在形式的假设也过于简单。本文基于高技术服务创新网络参与主体及合作利益特征分析，构建Shapley值法二阶段修正模型，揭示合作利益分配机理及主要影响因素，并进行数值模拟，得到有关结论和政策启示。二、研究方法与模型构建Shapley值法是设计利益分配方案的常见方法之一，其本质是依据成员的贡献决定各自应获利润的份额。但其原型及已有研究较少考虑创新网络参与主体特征和多种利益形式对利益分配的影响，难以体现现实的利益分配制度设计要求。本文针对高技术服务创新网络具有的系统性、复杂性、模块性和高度知识密集性等特

8、征，基于其不同的主体定位及合作利益内涵，引入风险、企业资源、创新能力和品牌增值、市场地位、商誉价值等因素，对Shapley值法进行改进，构建二阶段修正模型，探索更为科学合理的高技